GitHub上值得Star的計算機視覺項目
- 前言
- 一、OpenCV：計算機視覺領域的瑞士軍刀
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- 1.1 項目簡介
- 1.2 核心功能與技術特點
- 1.3 代碼示例
- 二、YOLO 系列：實時目標檢測的領導者
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- 2.1 項目簡介
- 2.2 核心功能與技術特點
- 2.3 代碼示例
- 三、Detectron2：Facebook AI Research 的目標檢測利器
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- 3.1 項目簡介
- 3.2 核心功能與技術特點
- 3.3 代碼示例
- 四、Mask R-CNN：實例分割的經典模型
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- 4.1 項目簡介
- 4.2 核心功能與技術特點
- 4.3 代碼示例
- 五、MMDetection：開源目標檢測工具箱
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- 5.1 項目簡介
- 5.2 核心功能與技術特點
- 5.3 代碼示例
- 六、TensorFlow Object Detection API：基于TensorFlow的目標檢測框架
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- 6.1 項目簡介
- 6.2 核心功能與技術特點
- 6.3 代碼示例
- 七、PyTorch Lightning：高效的PyTorch訓練框架在計算機視覺中的應用
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- 7.1 項目簡介
- 7.2 核心功能與技術特點
- 7.3 代碼示例
- 八、FastAI：簡化深度學習的庫在計算機視覺中的應用
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- 8.1 項目簡介
- 8.2 核心功能與技術特點
- 8.3 代碼示例
- 九、MONAI：醫學影像分析的開源框架
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- 9.1 項目簡介
- 9.2 核心功能與技術特點
- 9.3 代碼示例
- 十、OpenMMLab系列：計算機視覺開源算法體系
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- 10.1 項目簡介
- 10.2 核心功能與技術特點
- 10.3 代碼示例（以MMSegmentation為例）
- 總結
- 聯系博主
GitHub上值得Star的計算機視覺項目?，人工智能，計算機視覺，大模型，AI，本文介紹了 GitHub 上多個值得關注的計算機視覺項目。涵蓋 OpenCV、YOLO 系列等，涉及目標檢測、圖像分割等領域。這些項目提供豐富工具與資源，有基礎庫、高效檢測模型、集成工具包等，還含代碼示例，對初學者和開發者均具高參考與實用價值，可助力學習及系統構建。
前言
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中
